//给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
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// 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长
//度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
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// 示例 1：
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//输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
//输出：2
//解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
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// 示例 2：
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//输入：target = 4, nums = [1,4,4]
//输出：1
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// 示例 3：
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//输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
//输出：0
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// 提示：
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// 1 <= target <= 10⁹
// 1 <= nums.length <= 10⁵
// 1 <= nums[i] <= 10⁵
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// 进阶：
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// 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。
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// 注意：本题与主站 209 题相同：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum/
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package leetcode.editor.cn;

@SuppressWarnings("all")
//Java：和大于等于 target 的最短子数组
class 和大于等于target的最短子数组 {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new 和大于等于target的最短子数组().new Solution();
        // TO TEST
        int[] nums = {2, 3, 1, 2, 4, 3};
        System.out.println(solution.minSubArrayLen(7, nums));
    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class Solution {
        public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
            //滑动窗体
            int right = 0, left = 0;
            int sum = 0, min = Integer.MAX_VALUE;

            while (left <= right && right < nums.length) {
                sum += nums[right];
                while (sum >= target) {//窗体内的元素和大于target，left窗口收缩
                    int currLen = right - left + 1;
                    if (currLen < min) {
                        min = currLen;
                    }
                    sum -= nums[left];
                    left++;
                }
                right++;
            }

            if (min == Integer.MAX_VALUE)
                return 0;
            return min;

        }
    }
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)


}
